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搜索引擎框架（搜索引擎框架結(jié)構(gòu)）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-22 01:33:37 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 77

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于搜索引擎框架的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、如何用 Node.js 和 Elasticsearch 構(gòu)建搜索引擎
2、判定軟連接失效
3、
4、

搜索引擎框架（搜索引擎框架結(jié)構(gòu)）

一、如何用 Node.js 和 Elasticsearch 構(gòu)建搜索引擎

安裝 Elasticsearch

Elasticsearch 受Apache 2許可證保護(hù)，可以被下載，使用，免費(fèi)修改。安裝Elasticsearch 之前你需要先確保在你的電腦上安裝了Java Runtime Environment (JRE) ，Elasticsearch 是使用java實(shí)現(xiàn)的并且依賴java庫運(yùn)行。你可以使用下面的命令行來檢測你是否安裝了java

推薦使用java最新的穩(wěn)定版本（寫這篇文章的時(shí)候是1.8）。你可以在找到在你系統(tǒng)上安裝java的指導(dǎo)手冊。

接下來是下載最新版本的Elasticsearch （寫這篇文章的時(shí)候是2.3.5），去下載ZIP 文件。Elasticsearch 不需要安裝，一個zip文件就包含了可在所有支持的系統(tǒng)上運(yùn)行的文件。解壓下載的文件，就完成了。有幾種其他的方式運(yùn)行Elasticsearch ，比如：獲得TAR 文件或者為不同Linux發(fā)行版本的包。

如果你使用的是Mac操作系統(tǒng)并且安裝了，你就可以使用這行命令安裝Elasticsearch brew install elasticsearch.Homebrew 會自動添加executables 到你的系統(tǒng)并且安裝所需的服務(wù)。它也可以使用一行命令幫你更新應(yīng)用:brew upgrade elasticsearch.

想在Windows上運(yùn)行Elasticsearch ，可以在解壓的文件夾里，通過命令行運(yùn)行binelasticsearch.bat 。對于其他系統(tǒng)，可以從終端運(yùn)行 ./bin/elasticsearch.這時(shí)候，Elasticsearch 就應(yīng)該可以在你的系統(tǒng)上運(yùn)行了。

就像我之前提到的，你可以使用Elasticsearch的幾乎所有的操作，都可以通過RESTful APIs完成。Elasticsearch 默認(rèn)使用9200 端口。為了確保你正確的運(yùn)行了Elasticsearch。在你的瀏覽器中打開http://localhost:9200/ ，將會顯示一些關(guān)于你運(yùn)行的實(shí)例的基本信息。

圖形用戶界面

Elasticsearch不須圖形用戶界面，只通過REST APIs就提供了幾乎所有的功能。然而如果我不介紹怎么通過APIs和 Node.js執(zhí)行所有所需的操作，你可以通過幾個提供了索引和數(shù)據(jù)的可視化信息GUI工具來完成，這些工具甚至含有一些高水平的分析。

, 是同一家公司開發(fā)的工具，它提供了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)概要，并提供了一些可視化定制和分析選項(xiàng)。Kibana 是免費(fèi)的。

還有一些是社區(qū)開發(fā)的工具，如 , , 甚至谷歌瀏覽器的擴(kuò)展組件.這些工具可以幫你在瀏覽器中查看你的索引和數(shù)據(jù)，甚至可以試運(yùn)行不同的搜索和匯總查詢。所有這些工具提供了安裝和使用的攻略。

創(chuàng)建一個Node.js環(huán)境

彈性搜索為Node.js提供一個官方模塊，稱為elasticsearch。首先，你需要添加模塊到你的工程目錄下，并且保存依賴以備以后使用。

然后，你可以在腳本里導(dǎo)入模塊，如下所示：

最終，你需要創(chuàng)建客戶端來處理與彈性搜索的通訊。在這種情況下，我假設(shè)你正在運(yùn)行彈性搜索的本地機(jī)器IP地址是127.0.0.1，端口是9200（默認(rèn)設(shè)置）。

注意：這篇導(dǎo)讀的所有源代碼都可以在GitHub下載查看。最簡單的查看方式是在你的PC機(jī)上克隆倉庫，并且從那里運(yùn)行示例代碼：

搜索引擎框架（搜索引擎框架結(jié)構(gòu)）

數(shù)據(jù)導(dǎo)入

在本教程中，我將使用 1000 篇學(xué)術(shù)論文里的內(nèi)容，這些內(nèi)容是根據(jù)隨機(jī)算法逐一生成的，并以 JSON 格式提供，其中的數(shù)據(jù)格式如下所示：

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JSON 格式中的每個字段如字面意思，無需多余解釋，但值得注意的是：由于<body>包含隨機(jī)生成的文章的全部的內(nèi)容（大概有100~200個段落），所以并未展示。

雖然 Elasticsearch 提供了，、單個數(shù)據(jù)的方法，但我們采用接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)，因?yàn)榕拷涌谠诖笮蛿?shù)據(jù)集上執(zhí)行操作的效率更高。

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這里，我們調(diào)用函數(shù)bulkIndex建立索引，并傳入 3 個參數(shù)，分別是：索引名 library，類型名library，JSON 數(shù)據(jù)格式變量 articles。bulkIndex函數(shù)自身則通過調(diào)用esClient對象的bulk接口實(shí)現(xiàn)，bulk 方法包含一個body屬性的對象參數(shù)，并且每個body屬性值是一個包含 2 種操作實(shí)體的數(shù)組對象。第一個實(shí)體是 JSON 格式的操作類型對象，該對象中的index屬性決定了操作的類型(本例子是文件索引)、索引名、文件ID。第二個實(shí)體則是文件對象本身。

注意，后續(xù)可采用同樣的方式，為其他類型文件（如書籍或者報(bào)告）添加索引。我們還可以有選擇的每個文件分配一個唯一的ID，如果不體統(tǒng)唯一的ID，Elasticsearch 將主動為每個文件分配一個隨機(jī)的唯一ID。

假設(shè)你已經(jīng)從代碼庫中下載了 Elasticsearch 項(xiàng)目代碼，在項(xiàng)目根目錄下執(zhí)行如下命令，即可將數(shù)據(jù)導(dǎo)入至Elasticsearch中：

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檢查數(shù)據(jù)的索引是否準(zhǔn)確

Elasticsearch 最大的特性是接近實(shí)時(shí)檢索，這意味著，一旦文檔索引建立完成，1 秒內(nèi)就可被檢索(見)。索引一旦建立完成，則可通過運(yùn)行 indice.js 檢查索引信息的準(zhǔn)確性()：

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client 中的cat 對象方法提供當(dāng)前運(yùn)行實(shí)例的各種信息。其中的 indices 方法列出所有的索引信息，包括每個索引的健康狀態(tài)、以及占用的磁盤大小。而其中的 v 選項(xiàng)為 cat方法新增頭部響應(yīng)。

當(dāng)運(yùn)行上面代碼段，您會發(fā)現(xiàn)，集群的健康狀態(tài)被不同的顏色標(biāo)示。其中，紅色表示為正常運(yùn)行的有問題集群；黃色表示集群可運(yùn)行，但存在告警；綠色表示集群正常運(yùn)行。在本地運(yùn)行上面的代碼段，您極有可能(取決于您的配置)看到集群的健康狀態(tài)顏色是黃色，這是因?yàn)槟J(rèn)的集群設(shè)置包含 5 個節(jié)點(diǎn)，但本地運(yùn)行只有 1 個實(shí)例正常運(yùn)行。鑒于本教程的目的僅局限于 Elasticsearch 指導(dǎo)學(xué)習(xí)，黃色即可。但在線上環(huán)境中，你必須確保集群的健康狀態(tài)顏色是綠色的。

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動態(tài)和自定義映射

如前所述, Elasticsearch 無模式(schema-free)，這意味著，在數(shù)據(jù)導(dǎo)入之前，您無需定義數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)(類似于SQL數(shù)據(jù)庫需要預(yù)先定義表結(jié)構(gòu))，Elasticsearch 會主動檢測。盡管 Elasticsearch 被定義為無模式，但數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上仍有些限制。

Elasticsearch 以映射的方式引用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。當(dāng)數(shù)據(jù)索引建立完成后，如果映射不存在，Elasticsearch 會依次檢索 JSON 數(shù)據(jù)的每個字段，然后基于被字段的類型(type)自動生成映射(mapping)。如果存在該字段的映射，則會確保按照同樣的映射規(guī)則新增數(shù)據(jù)。否則直接報(bào)錯。

比如：如果{"key1": 12} 已經(jīng)存在，Elasticsearch 自動將字段 key1 映射為長整型。現(xiàn)在如果你嘗試通過{"key1": "value1", "key2": "value2"} 檢索, 則會直接報(bào)錯，因?yàn)橄到y(tǒng)預(yù)期字段 key1 為長整型。同時(shí)，如果通過 {"key1": 13, "key2": "value2"} 檢索則不會報(bào)錯，并為字段 key2 新增 string 類型。

映射不能超出文本的范圍，大都數(shù)情況下，系統(tǒng)自動生成的映射都可正常運(yùn)行。

構(gòu)建搜索引擎

一旦完成數(shù)據(jù)索引，我們就可以開始實(shí)現(xiàn)搜索引擎。Elasticsearch提供了一個直觀的基于JSON的全搜索查詢的結(jié)構(gòu)-Query DSL，定義查詢。有許多有用的搜索查詢類型，但是在這篇文章中，我們將只看到幾個通用的類型。關(guān)于Query DSL的完整文章可以在看到。

請記住，我提供了每個展示例子的源碼的連接。設(shè)置完你的環(huán)境和索引測試數(shù)據(jù)后，你可以下載源碼，然后運(yùn)行在你的機(jī)器上運(yùn)行任何例子?？梢酝ㄟ^命令行運(yùn)行節(jié)點(diǎn)filename.js。

返回一個或多個索引的所有記錄

為了執(zhí)行我們的搜索，我們將使用客戶端提供的多種搜索方法。最簡單的查詢是match_all，它可以返回一個或多個索引的所有的記錄。下面的例子顯示了我們怎么樣獲取在一個索引中獲取所有存儲的記錄（）.

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主要的搜索查詢包含在Query對象中。就像我們接下來看到的那樣，我們可以添加不同的搜索查詢類型到這個對象。我們可以為每一個Query添加一個查詢類型的關(guān)鍵字（如match_all），讓這個Query成為一個包含搜索選項(xiàng)的對象。由于我們想返回索引的所有記錄，所以在這個例子中沒有查詢選項(xiàng)。

除了Query對象，搜索體中可以包含其他選項(xiàng)的屬性，如 size 和from。size屬性決定了返回記錄的數(shù)量。如果這個值不存在，默認(rèn)返回10個記錄。from屬性決定了返回記錄的起始索引，這對分頁有用。

理解查詢API的返回結(jié)果

如果你打印搜索API返回結(jié)果（上面例子的結(jié)果）日志。由于它包含了很多信息，剛開始看起來無所適從。

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在最高級別日志輸出里，返回結(jié)果中含有took 屬性，該屬性值表示查找結(jié)果所用的毫秒數(shù)，timed_out只有在最大允許時(shí)間內(nèi)沒有找到結(jié)果時(shí)為true，_shards 是不同節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)的信息（如果部署的是節(jié)點(diǎn)集群），hits是查詢結(jié)果。

hits的屬性值是一個含有下列屬性的對象：

total —表示匹配的條目的總數(shù)量
max_score — 找到的條目的最大分?jǐn)?shù)
hits — 找到的條目的數(shù)組，在hits數(shù)組里的每一天記錄，都有索引，類型，文檔，ID，分?jǐn)?shù)，和記錄本身（在_source元素內(nèi)）。

這十分復(fù)雜，但是好消息是一旦你實(shí)現(xiàn)了一個提取結(jié)果的方法，不管你的搜索查詢結(jié)果時(shí)什么，你都可以使用相同的格式獲取結(jié)果。

還需要注意的是Elasticsearch 有一個好處是它自動地給每一個匹配記錄分配分?jǐn)?shù)，這個分?jǐn)?shù)用來量化文件的關(guān)聯(lián)性，返回結(jié)果的順序默認(rèn)的按鈕分?jǐn)?shù)倒排。在例子中我們使用match_all取回了所有的記錄，分?jǐn)?shù)是沒有意義的，所有的分?jǐn)?shù)都被計(jì)算為1.0。

匹配含指定字段值的文檔

現(xiàn)在我們看幾個更加有趣的例子. 我們可以通過使用 match 關(guān)鍵字查詢文檔是否與指定的字段值匹配。一個最簡單的包含 match 關(guān)鍵字的檢索主體代碼如下所示：

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如上文所述, 首先通過為查詢對象新增一個條目，并指定檢索類型，上面示例給的是 match 。然后再檢索類型對象里面，申明待檢索的文檔對象，本例是 title 文檔對象。然后再文檔對象里面，提供相關(guān)檢索數(shù)據(jù)，和 query 屬性。我希望你測試過上述示例之后，驚訝于 Elasticsearch 的檢索效率。

上述示例執(zhí)行成功后，將返回title(標(biāo)題)字段與任一 query 屬性詞匹配的所有文檔信息。同時(shí)還可以參考如下示例，為查詢對象附加最小匹配數(shù)量條件：

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與該查詢匹配的文檔 title(標(biāo)題)字段至少包含上訴指定的 3 個關(guān)鍵詞。如果查詢關(guān)鍵詞少于 3個，那么匹配文檔的 title(標(biāo)題)字段必須包含所有的查詢詞。Elasticsearch 的另一個有用的功能是 fuzziness(模糊匹配).這對于用戶輸入錯誤的查詢詞將非常有用，因?yàn)閒uzzy(模糊匹配)將發(fā)現(xiàn)拼寫錯誤并給出最接近詞供選擇。對于字符串類型，每個關(guān)鍵字的模糊匹配值是根據(jù)算法算出的最大允許值。fuzziness(模糊匹配)示例如下所示：

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多個字段搜索

如果你想在多個字段中搜索，可以使用multi_match搜索類型。除了Query對象中的fields屬性外，它同match有點(diǎn)類似。fields屬性是需要搜索的字段的集合。這里我們將在title,authors.firstname, 和authors.lastname 字段中搜索。

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multi_match查詢支持其他搜索屬性，如minimum_should_match 和fuzziness。Elasticsearch支持使用通配符（如*）匹配字段，那么我們可以使用['title', 'authors.*name']把上面的例子變得更短些。

匹配一個完整的句子

Elasticsearch也支持精確的匹配一個輸入的句子，而不是在單詞級別。這個查詢是在普通的match 查詢上擴(kuò)展而來，叫做 match_phrase。下面是一個match_phrase的例子

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聯(lián)合多個查詢

到目前為止，在例子中我們每次請求只使用了單個查詢。然而Elasticsearch允許你聯(lián)合多個查詢。最常用的復(fù)合查詢是bool，bool查詢接受4種關(guān)鍵類型must, should, must_not, 和filter. 像它們的名字表示的那樣，在查詢結(jié)果的數(shù)據(jù)里必須匹配must里的查詢，必須不匹配must_not里的查詢，如果哪個數(shù)據(jù)匹配should里的查詢，它就會獲得高分。每一個提到的元素可以使用查詢數(shù)組格式接受多個搜索查詢。

下面，我們使用bool查詢及一個新的叫做query_string的查詢類型。它允許你使用 AND 或 OR寫一些比較高級的查詢。另外，我們使用了 range查詢，它可以讓我們通過給定的范圍的方式去限制一個字段。

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在上面的例子中，查詢返回的數(shù)據(jù)，作者的名包含term1 或它們的姓包含term2，并且它們的title含有term3，而且它們不在2011,2012或2013年出版的，還有在body字段里含有給定句子數(shù)據(jù)將獲得高分，并被排列到結(jié)果的前面（由于在should從句中的match 查詢）。

過濾，聚合，和建議

除了它先進(jìn)的搜索功能外，Elasticsearch 還提供了其他的功能。接下來，我們再看看其他三個比較常用的功能。

過濾

也許，你經(jīng)常想使用特定的條件凝縮查詢結(jié)果。Elasticsearch通過filters 提供了這樣的功能。在我們的文章數(shù)據(jù)里，假設(shè)你的查詢返回了幾個文章，這些文章是你選擇的在5個具體年份發(fā)布的文章。你可以簡單的從搜索結(jié)果中過濾出那些不匹配條件的數(shù)據(jù)，而不改變查詢結(jié)果的順序。

在bool 查詢的must 從句中，過濾和相同查詢之間的不同之處在于，過濾不會影響搜索分?jǐn)?shù)，而must 查詢會。當(dāng)查詢結(jié)果返回并且用戶使用給定的條件過濾時(shí)，他們不想改變結(jié)果的順序，相反地，他們只想從結(jié)果中移除不相關(guān)的數(shù)據(jù)。過濾與搜索的格式一樣，但在通常情況下，他們在有明確值的字段上定義，而不是文本字符串上。Elasticsearch 推薦通過bool復(fù)合查詢的filter從句添加過濾。

繼續(xù)看上面的例子，假設(shè)我們想把搜索結(jié)果限制在在2011到2015年之間發(fā)布的文章里。這樣做，我們只需要在一般搜索查詢的filter 部分添加range 查詢。這將會從結(jié)果中移除那些不匹配的數(shù)據(jù)。下面是一個過濾查詢的例子

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聚合

聚合框架會基于一次搜索查詢，提供各種聚合數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)信息。兩個主要的聚合類型是度量和分塊, 度量聚合會對一個文檔的集合進(jìn)行持續(xù)的跟蹤并計(jì)算度量，而分塊聚合則會進(jìn)行塊的構(gòu)建，每個塊都會跟一個鍵和一個文檔查詢條件關(guān)聯(lián)起來。度量聚合的示例有平均值，最小值，最大值，加總值還有計(jì)數(shù)值。分塊聚合的示例有范圍、日期范圍、直方圖以及主題項(xiàng)。對聚合器更加深入的描述可以在找到。

聚合可以放置在一個 aggregations 對象里面，而對象自己則是被直接放到 search 對象體中。在 aggregations 對象里面，每一個鍵都是由用戶賦予一個聚合器的名稱。聚合器的類型和其它選項(xiàng)都應(yīng)該是作為這個鍵的值而放置的。接下來我們要來看看兩個不同類型的聚合器，一個是度量的，一個塊的。我們會用度量聚合器來嘗試找出數(shù)據(jù)集合中最小的年份值（也就是最久遠(yuǎn)的文章），而使用塊集合器我要做的就是嘗試找出每一個關(guān)鍵詞各自出現(xiàn)了多少次。

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在上述示例中，我們將度量聚合器命名為 min_year (也可以是其它名稱), 也就是 year 這個域上的 min 類型。塊聚合器責(zé)備命名為 keywords, 就是 keywords 這個域上的 terms 類型。聚合操作的結(jié)果被裝在了響應(yīng)消息里的 aggregations 元素里面，更深入一點(diǎn)會發(fā)現(xiàn)里面包含了每一個聚合器（這里是 min_year 和 keywords）以及它們的聚合操作結(jié)果。如下是來自這個示例響應(yīng)消息中的部分內(nèi)容。

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響應(yīng)消息中默認(rèn)最多會有10個塊返回。你可以在請求中 filed 的邊上加入一個size鍵來規(guī)定返回的塊的最大數(shù)量。如果你想要接收到所有的塊，可以將這個值設(shè)置為 0。

建議

Elasticsearch 提供了多種可以對輸入內(nèi)容提供替換和補(bǔ)全的關(guān)聯(lián)項(xiàng)推薦器（見）。下面將介紹術(shù)語和短語推薦器。術(shù)語推薦器為每個輸入文本中的術(shù)語提供關(guān)聯(lián)推薦（如果有的話），而短語推薦器將整個輸入文本看做一個短語（與將其拆分成術(shù)語對比），然后提供其他短語的推薦（如果有的話）。使用推薦API時(shí)，需要調(diào)用Node.js client的suggest方法。如下為術(shù)語推薦器的示例。

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與其他client的方法相同，在請求體中包含一個index字段指明采用的索引。在body字段中添加查詢推薦的文本，然后給每個推薦器一個（包含了聚合對象的）名稱（本例中的titleSuggester）。其值指明了推薦器的類型和配置。這里，為title字段使用了術(shù)語推薦器，限制最大建議的數(shù)量是每個token最多5個（size: 5）。

建議API返回的數(shù)據(jù)中包含了對應(yīng)請求中每一個建議器的key，其值是一個與你輸入文本中術(shù)語數(shù)量相同的一個數(shù)組。對于數(shù)組中的每一個元素，包含一個options數(shù)組，其每個對象的text字段中包含了推薦的文本。如下是上面例子中返回?cái)?shù)據(jù)的一部分。

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獲取短語推薦的時(shí)候，采用與上文相同的格式并替換推薦器的類型字段即可。如下的例子中，返回?cái)?shù)據(jù)將與上例格式相同。

二、判定軟連接失效

如何判斷無效鏈接。

網(wǎng)站進(jìn)行優(yōu)化都會對網(wǎng)站外鏈進(jìn)行添加，但是外鏈質(zhì)量本身有很大的差別。如何判斷哪些無效鏈接呢?對于無效鏈接又該如何進(jìn)行識別呢?針對外鏈的效果，可以進(jìn)行五點(diǎn)觀察識別。

一:JS代碼跳轉(zhuǎn)的外鏈

JS代碼并不受到搜索引擎的歡迎，同時(shí)使用JS代碼跳轉(zhuǎn)的外鏈也是不能傳遞權(quán)重的。因此站長在添加JS代碼跳轉(zhuǎn)的外鏈，對網(wǎng)站的權(quán)重并沒有多少好處。自然JS代碼跳轉(zhuǎn)也是被視為一種無效鏈接，而最長使用這種JS跳轉(zhuǎn)外鏈的就是一些論壇。

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二:跳轉(zhuǎn)鏈接

問答平臺是站長們經(jīng)常添加的平臺之一，因?yàn)樵趩柎鹌脚_上更加容易獲得自己的目標(biāo)客戶。而問答平臺中的搜搜問問也是一個權(quán)重很高的平臺。其外鏈的建設(shè)也不難，但是搜搜問問的外鏈就是一個很典型的跳轉(zhuǎn)鏈接，其并不傳遞權(quán)重。如果觀察搜搜外鏈中的頁面代碼，會發(fā)現(xiàn)在"href"后是搜搜問問本身的.鏈接地址，而這個地址只是一個跳轉(zhuǎn)鏈接而已。

三:鏈接帶有nofollow標(biāo)簽

這個標(biāo)簽的作用就是告知搜索引擎，這個標(biāo)簽下的頁面與本網(wǎng)站無關(guān)，無需爬行。這種標(biāo)簽在用戶廣告中應(yīng)用比較多。但是有的站長把這個標(biāo)簽置于友情鏈接的版塊中來，以期達(dá)到避免權(quán)重的輸出。但是如果標(biāo)簽這樣設(shè)置的話，就會降低搜索引擎過來抓取的概率。自然會網(wǎng)站外鏈建設(shè)也沒有好處。

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四:iframe框架的鏈接

iframe框架上的鏈接也是不利于搜索引擎的爬行，傳遞權(quán)重的。搜索引擎對于這種框架下的外鏈一般都會直接跳過，并不會傳遞站點(diǎn)的權(quán)重的。這種外鏈的效果也是很低的。因此站長在進(jìn)行外鏈添加時(shí)，避免iframe框架的鏈接的添加。

五:使用robots文件屏蔽

Robots文件的功能是起到阻止搜索引擎對于某些頁面，或者某些目錄下面的頁面進(jìn)行爬行。而如果我們的外鏈做在這一些頁面上就會沒有效果，因?yàn)檫@些頁面都已經(jīng)屏蔽了搜索引擎蜘蛛，何來的傳遞權(quán)重的功能。因此在建設(shè)外鏈的時(shí)候，我們可以先通過查看該站的robot文件來看看其對于該頁面是否有屏蔽蜘蛛

三、

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以上就是關(guān)于搜索引擎框架相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。